نظرة عامة على التنقيب عن البيانات

في هذا العصر الرقمي، تتراكم المؤسسات بشكل طبيعي كميات هائلة من البيانات بشكل متزايد، ويرى العديد من المديرين التنفيذيين اليوم أنها كنز من الرؤى القابلة للتنفيذ. إذن، ما هو التنقيب عن البيانات وكيف يسهل استخراج المعلومات القيمة من مجموعات البيانات؟ التنقيب عن البيانات هو عملية اكتشاف معلومات مفيدة من تراكم البيانات، غالبًا من مستودع بيانات أو مجموعة من مجموعات البيانات المرتبطة. يمكن أن ينطوي التنقيب عن البيانات على تدريب الآلة والتحليل الإحصائي وغيرها من الأدوات التحليلية القوية المستخدمة للتنقيب عن طريق مجموعات كبيرة من البيانات لتحديد الاتجاهات والأنماط الخفية والشذوذ والعلاقات لدعم اتخاذ القرارات والتخطيط المستنيرة.

واحدة من الفوائد الأقل وضوحاً للتنقيب عن البيانات - والسبب الرئيسي وراء أهمية استخراج البيانات اليوم - هو أنه يحول تراكم البيانات، التي غالبا ما ترافق الرقمنة، إلى ميزة. ومع تزايد تحديث المنظمات ورقمنة عملياتها، فإنها تميل إلى توليد وتجميع المزيد من البيانات. لذلك، بالنسبة لمؤسسة كبيرة لديها مجموعات بيانات ضخمة، فإن التنقيب عن البيانات يوفر طريقة فعالة للاستفادة من ثروة من المعلومات التي تمتلكها بالفعل.

لماذا التنقيب عن البيانات مهم؟

يعد التنقيب عن البيانات أمرًا مهمًا لأنه يحول بيانات المنظمة إلى مكون رئيسي للتحليل الذكي للأعمال. يتم بناء أدوات التنقيب عن البيانات في لوحات المعلومات التنفيذية، وجمع الرؤى من البيانات الضخمة، بما في ذلك البيانات من الوسائط الاجتماعية، وتغذية مستشعر إنترنت الأشياء (IoT)، والأجهزة المدركة للموقع، والنص غير المنظم، والفيديو، وغير ذلك الكثير. يعتمد التنقيب الحديث عن البيانات على الحوسبة السحابية والافتراضية، بالإضافة إلى قواعد البيانات في الذاكرة، لإدارة البيانات من العديد من المصادر بشكل فعال من حيث التكلفة ولتوسيع نطاق الطلب.

إذًا، ما نوع القيمة التجارية التي يمكن أن يقدمها التنقيب عن البيانات؟ وتتمثل الفائدة الأساسية لتعدين البيانات في قدرتها على تحديد الأنماط والعلاقات في أحجام كبيرة من البيانات من مصادر متعددة ، بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي وأجهزة الاستشعار عن بعد ومعدات الرصد الأخرى، والتقارير المفصلة بشكل متزايد عن حركة المنتجات ونشاط السوق، وبشكل حاسم، التطبيقات وغيرها من البرامج التي تستخدمها المنظمة.

هذا يعني شيئين. يمكن للتنقيب عن البيانات أن يساعد الناس في أدوار مختلفة، عبر الصناعات، على التفكير خارج الصندوق من خلال الاعتماد على مجموعة واسعة من المصادر والكشف عن علاقات وأنماط غير واضحة في البتات التي تبدو غير مرتبطة بالمعلومات. وهذا يجعل استخراج البيانات مهما بالنسبة للمنظمات الكبيرة، ولا سيما المؤسسات التي تميل فيها المعلومات إلى أن تكون مجزأة - منعزلة.

وعلاوة على ذلك، فإن فوائد التنقيب عن البيانات لا تمتد فقط إلى المبيعات ولكن أيضا إلى مناطق الأعمال الأخرى: بفضل هذه القدرة على تحطيم الصوامع، فإنه يمكن تمكين مجموعة واسعة من الأدوار. ويمكن للمهندسين والمصممين تحليل فعالية تغييرات المنتج والبحث عن الأسباب المحتملة لنجاح المنتج أو فشله. يمكن لعمليات الخدمة والإصلاح تخطيط مخزون قطع الغيار والتوظيف بشكل أفضل. ويمكن لمنظمات الخدمات المهنية استخدام تعدين البيانات لتحديد الفرص الجديدة التي تنشأ عن تغير الاتجاهات الاقتصادية والتحولات الديمغرافية. حتى أن استخراج البيانات يمكن أن يساعد في الكشف عن الاحتيال، وخاصة في الصناعات مثل التمويل والبيع بالتجزئة والرعاية الصحية.

وبعبارة أخرى، فإن الفوائد المحتملة للتنقيب عن البيانات تمتد إلى كامل نطاق وظائف الأعمال: من المساعدة في زيادة الإيرادات وخفض التكاليف إلى تحسين علاقات العملاء، ومنع الاحتيال، وضبط توقعات المبيعات.

يعد التنقيب عن البيانات مهمًا لأنه يمكن أن يؤدي إلى قيمة تجارية كبيرة لمجموعة من الأهداف - على سبيل المثال:

• إنتاج رؤى قابلة للتنفيذ تساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة معتمدة على البيانات
• توفير سياق إضافي لجعل التخطيط وتوقع المبيعات أكثر دقة
• إظهار الفرص البيعية لخفض التكاليف وتقليل المصاريف غير الضرورية وإزالة الاختناقات وأوجه القصور في العمليات
• تحديد الأنماط التي توحي بالاحتيال ومواطن الضعف قبل استغلالها
• تخصيص التسويق وتحسين تجربة العملاء، بفضل الفهم المتعمق لسلوكيات العملاء

كيف يعمل التنقيب عن البيانات؟

ببساطة، يعمل التنقيب عن البيانات عن طريق استخدام تدريب الآلة والتحليل الإحصائي وأدوات تحليلية أخرى لتحليل مجموعات كبيرة من البيانات الأولية واكتشاف الأنماط المخفية التي يمكن استخدامها للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ. وتعتمد التقنيات والخطوات الفعلية للتنقيب عن البيانات على نوع الأسئلة المطروحة ومحتويات وتنظيم قاعدة البيانات أو مجموعات البيانات التي توفر المادة الخام للبحث والتحليل. ومع ذلك، هناك بعض الخطوات التي تنطوي عليها عملية التنقيب عن البيانات عادة.

العملية المكونة من 5 خطوات للتنقيب عن البيانات

1- جمع البيانات:

• حدد المشكلة أو منطقة الاستعلام التي تستكشفها.
• ضع في اعتبارك أنواع العوامل الخارجية والداخلية التي يمكن أن تكون ذات صلة بموضوع استكشافك.
• تجميع البيانات الأولية من مصادر مختلفة، بما في ذلك قاعدة بيانات مؤسستك والبيانات الخارجية التي تمثل جزءًا من عملياتك، مثل بيانات الخدمات والمبيعات الميدانية أو إنترنت الأشياء أو بيانات الوسائط الاجتماعية.

2. المعالجة المسبقة للبيانات:

• راجع مصادر البيانات التي جمعتها وتأكد من أن لديك الحق في الوصول إلى البيانات الخارجية واستخدامها، بما في ذلك البيانات الديموغرافية والبيانات الاقتصادية والتحليل الذكي للسوق، مثل اتجاهات الصناعة ومعايير المقارنة المالية من الجمعيات التجارية والحكومات؛ يمكن أن تختلف لوائح خصوصية البيانات بشكل كبير حسب المنطقة وتخضع للتغيير، وبالتالي فإن هذه خطوة حاسمة.
• إشراك الخبراء المتخصصين للمساعدة في تحديد البيانات وتصنيفها وتنظيمها - ويسمى هذا الجزء من العملية في بعض الأحيان تشابك البيانات أو جمع البيانات.
• مسح البيانات التي تم تجميعها أو إزالة التكرارات أو حالات عدم الاتساق أو السجلات غير المكتملة أو التنسيقات القديمة.

3. بناء النموذج:

• حدد الخوارزميات والتقنيات ذات الصلة (مثل أشجار القرارات أو الانحدار أو التجميع - المزيد حول تقنيات التنقيب عن البيانات أدناه).
• تدريب نماذج متعددة على بياناتك المعالَجة مسبقًا أو ضبط معامِلاتها ضبطًا دقيقًا لتحسين الأداء.
• اختبار دقة النموذج باستخدام تقنيات التحقق من الصحة لضمان أداء موثوق به على البيانات الجديدة.
• قارن أساليب إعداد النماذج المختلفة وحدد الخيار الأفضل لأهدافك المحددة.

4- التقييم:

• تقييم موثوقية النموذج عبر القياسات الأساسية مثل معدلات الدقة والدقة والخطأ.
• تحديد المشكلات المحتملة مثل المخاوف المتعلقة بالتحيز أو المطابقة الزائدة أو جودة البيانات.

5- الترجمة الشفوية:

• حدد عوامل البيانات التي لها أكبر تأثير على التنبؤات والنتائج - وهذا سيساعدك على شرح النتائج الأساسية لأصحاب المصلحة.
• استنادًا إلى بنية الفريق، قد تحتاج إلى ترجمة نتائج النموذج إلى رؤى وتقديم تقارير أو عروض من شأنها أن تجعل النتائج واضحة لصانعي القرار غير التقنيين وأصحاب المصلحة الآخرين في جميع أنحاء المؤسسة.
• صياغة توصيات محددة وقابلة للتنفيذ لاستراتيجية الأعمال والعمليات والعمليات على أساس الأنماط المكتشفة.
• حدد القياسات ذات الصلة وقم بإنشاء خطة لقياس تأثير تنفيذ التوصيات المشتقة من التنقيب عن البيانات.

تقنيات استخراج البيانات الرئيسية

التصنيف

تتضمن إحدى التقنيات الشائعة للتنقيب عن البيانات ترتيب البيانات الجديدة إلى فئات محددة مسبقًا على أساس الأنماط المستفادة من البيانات القديمة: على سبيل المثال، تجميع العملاء على أساس ما إذا كان من المحتمل عودتهم من خلال تحليل أنماط التسوق وسجل الدفعات ومستويات التفاعل الخاصة بهم. وهذا لن يساعد على تمييز شرائح العملاء المهمة فحسب، بل سيعمق فهمك لعلاقاتك مع عملائك.

اكتشاف المخالفة

الكشف عن المخالفات مهم بشكل خاص لأهداف مثل منع الاحتيال وأمن الشبكات والتحقق من الهوية. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد تقنية التنقيب عن البيانات هذه في تحديد نشاط غير عادي لبطاقة الائتمان التي تنحرف عن الاستخدام النموذجي للعميل، استنادًا إلى عوامل مثل المواقع غير المتوقعة أو عمليات الشراء غير العادية عبر الإنترنت أو الكميات الكبيرة بشكل غير مميز. ولكن أساليب التنقيب عن البيانات يمكن أن تساعد أيضًا في اكتشاف تنبؤات جديدة ليست واضحة، الأمر الذي ينقلنا إلى تقنية التنقيب عن البيانات التالية.

التجميع

التجميع هو تقنية تنقيب عن البيانات تهدف إلى اكتشاف التجمعات الطبيعية على أساس أوجه التشابه في البيانات بدلاً من الافتراضات المحددة مسبقًا (على عكس التصنيف)، مما يكشف في نهاية المطاف عن الأنماط والعلاقات الخفية. في مثال بطاقة الائتمان، يمكن أن يكشف التجميع عن إشارات إضافية للنشاط المشكوك فيه. على سبيل المثال، قد تكشف البيانات التاريخية من الحسابات التي عانت من المحتالين أن نسبة كبيرة إحصائيًا منها تشترك في تشابه آخر: ربما، فقد أظهرت جميعها نمطًا من المشتريات الاختبارية الصغيرة من تاجر معين، تليها معاملات كبيرة. ثم، في المستقبل، يمكن استخدام هذا النمط للكشف عن النشاط الاحتيالي في الوقت الحقيقي.

قواعد الارتباط

وهناك تقنية رئيسية أخرى للتنقيب عن البيانات هي تنقيب قواعد الارتباط: ربط اثنين من الأحداث أو الأنشطة التي تبدو غير مرتبطة. تخيل أنك تحاول تحسين وضع المنتج في متجر كبير لتحقيق أقصى قدر من المبيعات. لا يأخذ تعدين البيانات للتكهن بأن العملاء الذين يشترون الحفاضات هم أيضا من المرجح أن يشتروا منتجات أطفال أخرى، مثل مناديل الأطفال. ولكن تقنية تعدين البيانات هذه قد تكتشف فرص أخرى، أقل وضوحاً، للبيع المتلازم: ربما، ستلاحظين أن العملاء الذين يخزنون على أدوات المائدة القابلة للتصرف في فصل الصيف هم أيضا أكثر عرضة لشراء طارد للحشرات والمستنقعات. عادة ما تكون هذه المنتجات في ممرات المنتجات المختلفة، ولكن استخراج البيانات قد يشير إلى مهمة التسوق الموسمية: الحصول على إمدادات لقضاء وقت في الهواء الطلق. في هذا السيناريو، ستساعد تقنية التنقيب عن بيانات قاعدة الارتباط بائع التجزئة على استغلال هذه الفرصة الموسمية.

الانحدار

واحدة من تقنيات التنقيب عن البيانات الرياضية، تحليل الانحدار يتنبأ بعدد على أساس الأنماط التاريخية. إنها أداة تقليدية تُستخدم في العديد من الحقول والسياقات، بما في ذلك توقع المبيعات وتوقعات أسعار المخزون والتحليل المالي.

لاحظ أن هذه مجرد عدد قليل من الأنواع الأكثر شيوعا من تقنيات التنقيب عن البيانات المتاحة في كثير من الأحيان في مجموعات أدوات التنقيب عن البيانات.

تطبيقات وأمثلة للتنقيب عن البيانات

تشمل حالات استخدام التنقيب عن البيانات تحليل التوجهات وتحسين الأسعار وتسويق قواعد البيانات وإدارة مخاطر الائتمان والتدريب والدعم واكتشاف الاحتيال والرعاية الصحية والتشخيصات الطبية وتقييم المخاطر ونظم توصيات البيع المتلازم ورفع البيع وغير ذلك الكثير. ويمكن أن تكون أداة فعالة في ما يتعلق فقط بأي صناعة، بدءًا من البيع بالتجزئة والتوزيع بالجملة إلى التصنيع والرعاية الصحية والتمويل.

حالات الاستخدام الأساسية للتنقيب عن البيانات

تطوير المنتجات

يمكن للشركات التي تقوم بتصميم المنتجات المادية أو صنعها أو توزيعها استخدام استخراج البيانات لتحديد الفرص المتاحة لاستهداف منتجاتها بشكل أفضل من خلال تحليل أنماط الشراء المقترنة بالبيانات الاقتصادية والديمغرافية. كما يمكن للمصممين والمهندسين أيضًا الرجوع إلى تعليقات العملاء والمستخدمين، وسجلات الإصلاح، وغيرها من البيانات لتحديد فرص تحسين المنتجات. ويمكن لصانعي القرار في مجال الأعمال أيضًا تحديد الأنواع الجديدة من المنتجات التي سيتم تقديمها على أساس ما يبحث العملاء عادةً عن شرائه مع المنتجات الحالية.

أمثلة على التنقيب عن البيانات المستخدم لتوجيه تطوير المنتجات:

• تحليل بيانات شراء العملاء يكشف عن ارتباط: عند التسوق لمتتبعي اللياقة البدنية، من المرجح أيضا أن يشتري العملاء ملحقات أخرى، مثل زجاجات المياه أو ملابس التمرين. وهذا يمثل فرصة للشركة المصنعة لمتتبع اللياقة البدنية للبدء في تقديم زجاجات المياه ذات العلامة التجارية أو للشراكة مع علامة تجارية ملابس اللياقة البدنية لخط الملابس ذات العلامة التجارية الحصرية، أيضا.
• وتكشف بيانات استخدام جهاز المنزل الذكي أن عددا قليلا جدا من العملاء يستخدمون الميزة المميزة لهذا المنتج في حين تبين استطلاعات آراء العملاء أن الكثيرين يعانون من تحديد أي زر يقوم بتشغيل الميزة. تغيير تصميم الجهاز لجعل الزر أكثر ملاحظة قد يشجع المزيد من العملاء على استخدام الميزة المميزة، ونتيجة لذلك، يحسن تصورهم لقيمة المنتج مقابل المال.

التصنيع

يمكن للمصنعين تتبع اتجاهات الجودة وبيانات الإصلاح ومعدلات الإنتاج وبيانات أداء المنتج من الحقل لتحديد مخاوف الإنتاج. كما يمكنهم التعرف على الترقيات المحتملة للعمليات التي من شأنها تحسين الجودة وتوفير الوقت والموارد وتحسين أداء المنتج والتأشير إلى الحاجة إلى معدات مصنع جديدة أو أفضل.

أمثلة على التنقيب عن البيانات المستخدم لتحسين عمليات التصنيع:

• يكشف تحليل سجل طلبات الخدمة أن حوادث العطل في المعدات ترتفع في الأشهر الباردة، مما يشير إلى أن بعض المعدات يمكن أن تكون حساسة لتقلبات درجة الحرارة. وقد يؤدي الاستثمار في تحسين التحكم في درجة الحرارة في منطقة الورشة إلى تقليل وقت التوقف وتوفير الوقت للفنيين الميدانيين.
• يمكن للتحليل الدقيق للطلب القديم على قطع الغيار والبيانات الأخرى المتعلقة بالتوريد التنبؤ بفترات النقص المحتمل في قطع الغيار الحرجة، مما يسمح للمصنعين بالتخزين مقدمًا.

الصناعات الخدمية

في صناعات الخدمات، يمكن للشركات العثور على فرص مماثلة لتحسين الخدمات من خلال الإسناد الترافقي لتعليقات العملاء (مباشرة أو من وسائل التواصل الاجتماعي أو مصادر أخرى) مع خدمات وقنوات وحالات دعم عملاء محددة وبيانات أداء الأقران والمنطقة والتسعير والتركيبة السكانية والبيانات الاقتصادية وعوامل أخرى.

أمثلة على التنقيب عن البيانات المستخدم لضمان تخصيص العميل في صناعات الخدمات:

• من خلال الإسناد الترافقي لبيانات العميل وسجلات الزيارات وإعدادات علاقات العملاء، يكتشف مزوِّد الرعاية الصحية أن معدلات عدم إظهار المواعيد تختلف حسب المجموعة العمرية للعميل، اعتمادًا على القنوات المستخدمة لتذكيرات المواعيد. ومن شأن تخصيص الاتصالات بشأن الزيارات القادمة إلى كل فئة عمرية أن يساعد بعد ذلك المزيد من العملاء على مواعيدهم.
• يوضح تحليل استعلامات دعم العملاء أن المرضى الذين يتوقعون إعادة ملء أنواع معينة من الأدوية هم أكثر عرضة للاتصال بالدعم للحصول على تحديث حالة إعادة الملء. إذا كان مقدم الرعاية الصحية يستهدف بشكل استباقي هؤلاء المرضى مع إشعارات إعادة التعبئة التلقائية، فإن هذا التواصل المخصص يمكن أن يحسن رضا العملاء ويقلل من الحمل على دعم العملاء.
• يوضح تحليل تفاعل العملاء مع خدمة الاشتراك الرقمي أن انخفاضًا معينًا في الاستخدام تنبؤي لإلغاء الاشتراك خلال ثلاثين يومًا. قد تساعد إعادة إشراك المستخدم في التوصيات المخصصة أو نصائح تحسين الاستخدام أو حتى الخصومات المخصصة في تحسين الاستخدام وإدراك القيمة والاحتفاظ بالعميل في النهاية.

توقع المبيعات

بغض النظر عن الصناعة، فإن التنقيب عن البيانات لا يقدر بثمن لتوقع المبيعات وتخطيطها. يمكن أن تساعد الرؤى المعتمدة على البيانات في توقع التقلبات في الطلب، وتنقيح تحليل السوق، والتنبؤ بتغيرات الأسعار، وغير ذلك الكثير.

أمثلة على التنقيب عن البيانات المستخدم لتنقيح توقع المبيعات:

• تقوم شركة تأمين بتحليل مجموعة واسعة من مجموعات البيانات، الداخلية والخارجية على حد سواء، وتكتشف أن ظروف القيادة من المتوقع أن تتفاقم خلال فترة معينة عندما يكون الطقس العاصف متوقعًا - وفي الوقت نفسه، هناك نقص مؤقت في الإطارات الشتوية. وتساعدهم هذه المعلومات على وضع توقعات أكثر دقة لمبيعاتهم للتأمين على السيارات، على أساس الزيادة المتوقعة في الطلب.
• شركة مصنعة لمنتج استهلاكي متوسط المدى تحلل السوق وتكتشف أن عدة منافسين يقومون بطرح خطوط منتجات فاخرة تباع في علاوة.. يشعر بعض عملائهم بخيبة أمل بسبب التغيير ويقررون أخذ أعمالهم في مكان آخر، ينظرون إلى العروض متوسطة المستوى. ويمكن لهذا المصنِّع تعديل استراتيجية مبيعاته لمحاولة اغتنام هذه الفرصة للفوز على هؤلاء العملاء.

كشف الاحتيال

يستخدم التنقيب عن البيانات على نطاق واسع في الكشف عن الاحتيال - مثال بطاقة الائتمان أعلاه هو مجرد واحدة من العديد من حالات استخدام منع الاحتيال للتنقيب عن البيانات. تساعد تقنية الكشف عن الشذوذ في وضع إشارة على القيم الشاذة المشبوهة، ولكن طرق التنقيب عن البيانات الأخرى مفيدة أيضًا، مما يساعد على الكشف عن الأنماط الجديدة وصقل تدابير منع الاحتيال باستمرار.

أمثلة على التنقيب عن البيانات المستخدم لتحسين اكتشاف الاحتيال:

• يقوم بائع البضائع الرقمية بوضع نمط من المشتريات غير العادية على الحسابات التي يتم الوصول إليها من موقع جديد. للحد من الوصول غير المصرح به للحساب، يمكن للشركة الاتصال بأصحاب الحسابات عند حدوث مثل هذا النمط، ووضع إشارة على هذه المعاملات، وتقديم طريقة سهلة لإلغاء المشتريات أو تحديث أمان الحساب.
• يمكن للمنظمة تدريب نموذج لتصفية رسائل البريد الإلكتروني التصيد باستخدام تقنية التنقيب عن البيانات للتصنيف لربط علامات لغوية معينة (لغة الاستعجال، والأخطاء الإملائية، وما إلى ذلك) مع علامة "التصيد" ومنع أولئك حتى من الوصول إلى صندوق الوارد للمستخدمين.

مزايا وتحديات التنقيب عن البيانات

وتفوق فوائده معظم مساوئ التنقيب عن البيانات، ولكن هناك تحديات معينة تتعلق باستخراج البيانات يتعين على المنظمات أن تكون على علم بها.

بيانات كبيرة الحجم

الاستفادة: يجري توليد المزيد والمزيد من البيانات، مما يتيح المزيد من الفرص للتنقيب عن البيانات، ونتيجة لذلك، اتخاذ قرارات أفضل.

التحدي: بسبب الحجم الكبير والسرعة العالية والتنوع الواسع لهياكل البيانات، بالإضافة إلى الانتشار المتزايد للبيانات غير المهيكلة، فإن الأنظمة القائمة تكافح للتعامل مع هذا الفيضان من المدخلات وتخزينه والاستفادة منه. لذلك، لاستخراج المعنى من البيانات الضخمة، تحتاج الشركات إلى برامج مناسبة وقوية.

كفاءة المستخدم

الفائدة: يمكن لأدوات التنقيب عن البيانات وتحليلها أن تساعد المستخدمين وأصحاب المصلحة الآخرين على اتخاذ قرارات أفضل استنارة معتمدة على البيانات.

التحدي: على الرغم من أن الأدوات المستخدمة للتنقيب عن البيانات أصبحت أكثر سهولة في الاستخدام، إلا أنه يتطلب بعض التدريب لاستخدامها بكامل طاقتها. يحتاج المستخدمون إلى فهم البيانات المتوفرة، وأن يكون لديهم على الأقل فكرة عامة عن كيفية عمل التنقيب عن البيانات، وأن يكونوا بارعين في سياق الأعمال، بالإضافة إلى المخاوف التنظيمية والامتثال المحيطة باستخدام البيانات - وجميعها تأخذ بعض تعليم المستخدمين.

خصوصية البيانات والرقابة التنظيمية

الميزة: يمكن أن يؤدي التخصيص الممكَّن بواسطة الرؤى المعتمدة على البيانات إلى تحسين تجربة العملاء.

التحدي: تخضع البيانات، وخاصة بيانات المستخدمين التي تنتمي إلى الأفراد، للرقابة التنظيمية. ومع ذلك، تختلف الممارسات واللوائح الفعلية لحماية البيانات حسب المنطقة ولا تزال عرضة للتغيير، وبالتالي يمكن أن يكون الأمر تحديًا - حتى الآن حاسمًا - بالنسبة للمؤسسات التي تتعامل مع البيانات للحفاظ على البيانات.

جودة البيانات وتوفرها

الفائدة: زيادة أحجام البيانات الكبيرة وتنوعها يجعل التنقيب عن البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى.

التحدي: مع أحجام من البيانات الجديدة، هناك أيضا كتل من البيانات غير المكتملة أو غير الصحيحة أو المضللة أو الاحتيالية أو التالفة أو مجرد بيانات بسيطة عديمة الفائدة. يجب أن يكون المستخدمون دائمًا على دراية بمصدر البيانات ومصداقيتها وموثوقيتها ومخاوف حماية البيانات والخصوصية، ويجب أن تكون المؤسسات مسؤولة عن حماية بياناتها، وكذلك عملائها، من الخروقات وغير ذلك من سوء التعامل.

التنقيب عن البيانات مقابل المفاهيم المرتبطة

التنقيب عن البيانات مقابل تدريب الآلة

الفرق بين التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي هو أن التعلم الآلي هو مجموعة من الأدوات والخوارزميات المدربة على العثور على الأنماط والارتباطات في مجموعات البيانات الكبيرة، في حين أن التنقيب عن البيانات هو عملية استخراج معلومات مفيدة من تراكم البيانات. تدريب الآلة هو أحد الأدوات المستخدمة في التنقيب عن البيانات لإنشاء نماذج تنبؤية، ولكنه ليس الوحيد، ولا يعد التنقيب عن البيانات التطبيق الوحيد لتدريب الآلة.

التنقيب عن البيانات مقابل التحليلات

يوجد فرق دقيق بين التنقيب عن البيانات وتحليلات البيانات. تحليل البيانات أو التحليلات هي مصطلحات عامة لمجموعة واسعة من الممارسات التي تركز على تحديد المعلومات المفيدة وتقييمها وتقديم إجابات محددة. التنقيب عن البيانات هو أحد أنواع تحليل البيانات الذي يركز على الحفر في مجموعات كبيرة ومجتمعة من البيانات لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات التي يمكن أن تؤدي إلى رؤى وتنبؤات.

التنقيب عن البيانات مقابل علم البيانات

علم البيانات ليس هو نفسه التنقيب عن البيانات، ولكن المفاهيم مرتبطة. علم البيانات هو مصطلح يتضمن العديد من تقنيات المعلومات بما في ذلك الإحصاء والرياضيات والتقنيات الحسابية المتطورة كما هو مطبق على البيانات. التنقيب عن البيانات هو حالة استخدام لعلوم البيانات التي تركز على تحليل مجموعات البيانات الكبيرة من مجموعة واسعة من المصادر بهدف الكشف عن رؤى مفيدة.

التنقيب عن البيانات مقابل مستودع البيانات

مستودع البيانات هو مجموعة من البيانات، عادة من مصادر متعددة (تخطيط موارد المؤسسة وإدارة علاقات العملاء وما إلى ذلك) التي ستجمعها الشركة في المستودع لتخزين الأرشيفات والتحليلات واسعة النطاق - مثل التنقيب عن البيانات.

الأسئلة المتكررة